Weitere Module4 ECTS
Master Advanced Seminar
Vertiefung und Übung der Fähigkeit, wissenschaftliche Literatur in Vorträgen darzustellen, sowie Verfassen von wissenschaftlichen Arbeiten zu ausgewählten Themen der Informatik.
Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg · Master
Mathematics of Machine Learning and Data Science Master Master of Science an der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
Der Master Mathematics of Machine Learning and Data Science an der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg verbindet mathematische Tiefe mit den methodischen Grundlagen moderner Datenwissenschaft – in Teilzeit studierbar.M.Sc.
Master of Science
180
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Heidelberg
Studienort
Über den Studiengang
Der Studiengang Mathematics of Machine Learning and Data Science Master richtet sich an Menschen, die maschinelles Lernen nicht nur anwenden, sondern mathematisch durchdringen wollen. An der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, einer der traditionsreichsten Forschungsuniversitäten Deutschlands, wird dabei besonderer Wert auf die formale Fundierung von Algorithmen, statistischen Verfahren und datengetriebenen Modellen gelegt.
Da der Studiengang zulassungsfrei ist, steht er grundsätzlich allen Interessierten mit passendem fachlichen Hintergrund offen. Die Teilzeitform erlaubt es, das Studium neben Beruf, Forschungstätigkeit oder anderen Verpflichtungen zu absolvieren, ohne auf die inhaltliche Tiefe eines Vollzeitstudiums verzichten zu müssen.
Am Ende steht der akademische Grad M.Sc., der für eine wissenschaftliche Laufbahn ebenso qualifiziert wie für anspruchsvolle Positionen in der datengetriebenen Industrie.
Curriculum & Module
30 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module8 ECTS
Master Advanced Practical
Praktische Arbeit an einem ausgewählten Thema mit eigenständiger Softwareentwicklung, Dokumentation und Projektpräsentation, oft in Teams durchgeführt.
Weitere Module18 ECTS
Application Field
Erwerb von Tiefenwissen und Fähigkeiten in einem Anwendungsgebiet wie Naturwissenschaften, Medizin oder Informatik-Anwendungen, optional mit interdisziplinärem Projekt.
Weitere Module30 ECTS
Master Thesis
Eigenständige wissenschaftliche Arbeit an einem anspruchsvollen Problem aus dem Gebiet der Informatik und ihrer Anwendungen mit schriftlicher Ausarbeitung.
Weitere Module4 ECTS
Master Colloquium
Präsentation und Verteidigung der Ergebnisse aus der Masterarbeit vor Prüfern und Studierenden.
Weitere Module8 ECTS
Advanced Machine Learning
Vertiefung in fortgeschrittene Machine-Learning-Methoden wie neuronale Netze, tiefes Lernen, probabilistische graphische Modelle und Feature-Optimierung.
Weitere Module8 ECTS
Algorithm Engineering
Entwurf, Implementierung und Optimierung von Algorithmen mit Fokus auf praktische Effizienz und reale Anwendungen.
Weitere Module
Artificial Intelligence for Programming
Weitere Module
Complex Network Analysis
Weitere Module
Computational Geometry
Weitere Module
Computerspiele
Weitere Module8 ECTS
Discrete Structures 2
Weitere Module
Fundamentals of Machine Learning
Weitere Module
Geometric Modeling and Animation
Weitere Module
Hardware Aware Scientific Computing
Weitere Module
IT-Projektmanagement
Weitere Module
IT-Sicherheit
Weitere Module
Inverse Problems
Weitere Module
Machine Learning
Weitere Module
Mining Massive Datasets
Weitere Module
Optimization for Machine Learning
Weitere Module
Praktische Geometrie
Weitere Module
Projektseminar Biomedizinische Bildanalyse
Weitere Module
Scientific Visualization
Weitere Module
Scientific Working
Weitere Module
Software Evolution
Weitere Module
Software Ökonomie
Weitere Module
Text Analytics
Weitere Module
Volume Visualization
Weitere Module
Wissensmanagement und Entscheidungen im Software Engineering
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Studiengang im Detail
Über den Studiengang
Der Studiengang Mathematics of Machine Learning and Data Science Master positioniert sich an der Schnittstelle von reiner Mathematik, Statistik und Informatik. An der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg profitieren Studierende von der engen Verzahnung mathematischer Institute mit datenwissenschaftlicher Forschung.
Die Teilzeitstudienform macht das Programm besonders für Berufstätige oder Personen mit familiären Verpflichtungen attraktiv, die sich neben ihrem Alltag vertieft mit den mathematischen Grundlagen von KI-Systemen auseinandersetzen möchten.
Studieninhalte
Im Zentrum steht das titelgebende Modul Mathematics of Machine Learning and Data Science Master, das mathematische Theorie und praktische Datenanalyse eng miteinander verzahnt. Themen wie Optimierung, statistische Lerntheorie und die mathematische Modellierung von Algorithmen bilden den roten Faden.
Die Ausrichtung ist bewusst forschungsnah gehalten: Es geht weniger um das reine Anwenden von Standardwerkzeugen, sondern um das Verständnis, warum Lernverfahren funktionieren und wo ihre mathematischen Grenzen liegen.
Für wen passt das?
Besonders geeignet ist der Studiengang für Personen mit einem mathematischen oder informatiknahen Erststudium, die ihre theoretischen Kenntnisse gezielt in Richtung Machine Learning und Data Science vertiefen möchten.
Auch Berufstätige aus datenintensiven Branchen, die parallel zum Job ein akademisch fundiertes Verständnis der zugrunde liegenden Mathematik aufbauen wollen, finden in der Teilzeitvariante ein passendes Format.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolvent:innen bewegen sich beruflich häufig in Richtung der Berufe in der Informatik, insbesondere dort, wo mathematisch fundierte Datenanalyse und Modellentwicklung gefragt sind.
Die Kombination aus universitärer Reputation der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg und einer stark mathematisch geprägten Ausbildung öffnet Türen sowohl in Forschung als auch in datengetriebenen Unternehmensbereichen.
Hochschule & Format
Die Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg bietet als eine der ältesten Universitäten Deutschlands ein forschungsstarkes Umfeld mit exzellenter mathematischer Tradition.
Das Teilzeitformat erfordert Eigenorganisation und Durchhaltevermögen, ermöglicht aber eine flexible Gestaltung des Studienverlaufs entlang individueller Lebensumstände.
Zulassung & Zugangswege
Zulassung nach KapazitätBitte die aktuellen Zulassungsbedingungen direkt bei der Uni Heidelberg prüfen.
ZugangswegeIn der Regel Abitur oder Fachhochschulreife – auch beruflich Qualifizierte können zugelassen werden; ein einschlägiges Vorpraktikum ist teils empfohlen.
Deine Zulassungschancen
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
NC-Status nicht hinterlegt
Für diesen Studiengang liegt uns keine NC-Grenze vor. Im Studiengang-Match siehst du anhand deiner Note, wie gut du passt, alternativ direkt beim Anbieter prüfen.
Kosten & Finanzierung
An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | 0 € |
| Semesterbeitrag | ca. 250 bis 350 € / Semester |
| Enthalten | u. a. Semesterticket & Studierendenwerk |
Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.
Deine Jobgarantie mit StudySmarter
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
Jobgarantie
6 Monate
Findest du innerhalb von 6 Monaten nach deinem Abschluss keinen Job, übernehmen wir dein professionelles Jobcoaching – so lange, bis du einen hast.
Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.
So sicherst du sie dir
- Finde & wähle deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit
- Schreib dich darüber an deiner Uni ein und schließe erfolgreich ab
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Ohne Zusatzkosten
Automatisch dabei.
Mit deiner Einschreibung über StudySmarter ist die Jobgarantie inklusive – du musst nichts extra buchen.
Infomaterial anfordern
Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der Weg vom Berufseinstieg bis in Führungspositionen zeigt, wie sich mathematisch fundiertes Wissen über Machine Learning und Data Science im Berufsleben entfaltet.
- Einstieg als Data Scientist / Junior ML-Entwickler:inErste Praxiserfahrung in der Anwendung mathematischer Modelle auf reale Datensätze · 0 bis 2 Jahre
- Fachliche Vertiefung in Modellierung & AnalyticsÜbernahme komplexerer Projekte mit Fokus auf statistische Modelle und Algorithmenentwicklung · 2 bis 5 Jahre
- Senior-Rolle mit ProjektverantwortungLeitung von Data-Science-Teilprojekten und methodische Verantwortung · 5 bis 8 Jahre
- Leitungsposition in Forschung oder Data-TeamStrategische Steuerung von Teams oder Forschungsgruppen im Bereich Machine Learning · ab 8 Jahren
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Beruf im Umfeld von Machine Learning und Data Science durch KI verändert, lässt sich in Aufgabenverschiebungen konkret greifen.
46–86 Tage
Vakanzzeit – so lange bleibt eine gemeldete Stelle im Schnitt offen.
BA EngpassanalyseEngpassberuf
Offizielle Einstufung für Berufe in der Informatik (o.S.).
Fachkräftemangel66.000 €
Orientierungswert Bruttojahresgehalt (Median).
GehaltWie KI den Beruf verändert
Ein Blick darauf, welche Tätigkeiten zunehmend automatisiert werden und welche menschliche Expertise weiterhin unverzichtbar bleibt.
KI nimmt dir ab
- Automatisiertes Trainieren und Optimieren von Standardmodellen
- Vorverarbeitung und Bereinigung großer Datensätze
- Generierung von Code-Bausteinen für gängige Analyseverfahren
- Erste automatisierte Auswertung statistischer Ergebnisse
Menschlich gefragter denn je
- Mathematische Herleitung und Bewertung neuer Modellansätze
- Kritische Einordnung von Modellgrenzen und Fehlerquellen
- Entwicklung neuartiger Algorithmen jenseits von Standardlösungen
- Kommunikation komplexer Ergebnisse an Fachfremde
Die Fähigkeit, Modellgrenzen fundiert einzuschätzen, wird direkt im Modul Mathematics of Machine Learning and Data Science Master aufgebaut.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Heidelberg, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
bis 20 Std.pro Woche im Semester – das erlaubt das Werkstudentenprivileg
ab 13,90 €pro Stunde gesetzlicher Mindestlohn; technische Werkstudierende oft darüber
SV-freiWerkstudentenjobs sind weitgehend sozialversicherungsfrei – mehr netto bleibt
Werkstudentenjobsin HeidelbergLive Praktikain HeidelbergLive Werkstudent Maschinenbaubundesweit & remoteLive
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
Tools & Rechner
Kostenlose StudySmarter-Tools für Finanzierung, Karriere und Bewerbung – direkt einsatzbereit.
GehaltsrechnerWas verdienst du mit diesem Abschluss? Gehälter nach Beruf und Region.BAföG-RechnerBerechne in zwei Minuten deinen möglichen BAföG-Anspruch.Karriere-QuizFinde heraus, welche Berufe und Studiengänge zu dir passen.CV-CheckLass deinen Lebenslauf prüfen und erhalte konkrete Verbesserungen.Skills-AnalyseWelche Skills brauchst du im Beruf – und wo hast du noch Lücken?KarrierepfadSieh typische Karrierewege und Gehaltsstufen für deinen Beruf.
Die Hochschule im Profil
Kurzprofil der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
UH
Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
Staatliche HochschulePräsenzstudiumHeidelberg
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Starke mathematische Fundierung von Machine-Learning-Methoden
- Renommiertes universitäres Umfeld der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
- Flexibles Teilzeitformat für berufsbegleitendes Studieren
Worauf du achten solltest
Wer vor allem praxisnahe Tool-Schulungen sucht, sollte bedenken, dass der Fokus klar auf mathematischer Theorie liegt und Teilzeitstudierende ein hohes Maß an Selbstorganisation mitbringen müssen.
- Du hast ein solides mathematisches Fundament und möchtest es gezielt auf Machine Learning und Data Science anwenden.
- Du bevorzugst ein Teilzeitformat, das sich mit Beruf oder anderen Verpflichtungen vereinbaren lässt.
- Du interessierst dich für die theoretischen Grundlagen von Algorithmen, nicht nur für deren praktische Anwendung.
- Du schätzt das wissenschaftliche Umfeld einer traditionsreichen Universität wie der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg.
Wer schnelle, praxisorientierte Tool-Kompetenzen ohne tiefere mathematische Auseinandersetzung sucht, findet in diesem Studiengang möglicherweise nicht den passenden Schwerpunkt.
Ist der Studiengang Mathematics of Machine Learning and Data Science Master an der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg zulassungsbeschränkt?
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, das heißt es gibt kein Auswahlverfahren mit Notengrenze.
Kann ich den Master berufsbegleitend studieren?
Ja, der Studiengang wird in Teilzeit angeboten, sodass er sich neben einer Berufstätigkeit oder anderen Verpflichtungen organisieren lässt.
Welcher Abschluss wird vergeben?
Der Studiengang schließt mit dem akademischen Grad Master of Science (M.Sc.) der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg ab.
Welche beruflichen Perspektiven eröffnet der Studiengang?
Absolvent:innen finden häufig Anschluss in Berufen in der Informatik, insbesondere in datengetriebenen und mathematisch geprägten Tätigkeitsfeldern.
Kostenlos & unverbindlich
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